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題目:Convolutional Kernel Networks for Graph-Structured Data

摘要:

本文介紹了一係列多層圖核,並在圖卷積神經網絡和核方法之間建立了新的聯係。該方法通過將圖表示為一係列內核特征圖來概括卷積核網絡以繪製結構化數據圖,其中每個節點都承載有關局部圖子結構的信息。一方麵,內核的觀點提供了一種無監督,表達性強且易於調整的數據表示形式,這在有限樣本可用時非常有用。另一方麵,我們的模型也可以在大規模數據上進行端到端訓練,從而產生新類型的圖卷積神經網絡。並且證明了該方法在幾種圖形分類基準上均具有競爭優勢,同時提供了簡單的模型解釋。

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